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cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
4
- 提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法。采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像, 经 过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理, 使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。检测了齿轮中心孔的圆心, 进而对齿轮齿形缺陷进行检测。理论分析及实验 结果表明该方法检测速度快、精度高, 满足产品在线检测的要求。
Shape
- 针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形 状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
-Zernike-moments-
- Zernike亚像素图像矩边缘检测算子方向角模型研究-Research angle model Zernike moments of sub-pixel image edge detection operator
tuxiang-lv-bo
- 主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提. 更多还原 -Mainly discuss how to get the picture after extracting its boundary information, the first use of the im
PCNN
- 边缘提取是图像处理的基础工作，如何精确有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题，由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用，但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度-Edge extraction is foundation work of image processing,how accurate,efficient extraction edge image processing area is related to discuss the issues.
matlab
- 首先对图像进行了边缘检测，设计相应的结构元素对图像进行腐蚀，再进行图像聚类和填充图像。-First, the image edge detection, the design of structural elements corresponding to the image etched image clustering and then fill the image.
edge-detection
- word里包含matlab程序代码与处理效果，从原理上实现了图像的边缘检测，效果理想-matlab code word contains the treatment effect, to achieve image edge detection in principle, the desired effect
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
DSP
- 关于DSP的数字图像处理实现的一个文档，包括MATLAB文件转成C文件和边缘检测等-DSP implementation of a digital image processing experiments document
OpenCVmanual
- OpenCV中文参考手册.chm,本文档来源于OpenCV中文网站,常用的标准图 图像文件读入和显示 图像创建、保存和复制 Canny边缘检测 Canny边缘检测2 轮廓(contour)检测 轮廓(contour)检测2 图像旋转与缩放 读视频文件和运动问题检测 Hough线段检测 鼠标绘图 -OpenCV Chinese reference manual. Chm, this document comes from OpenCV C
asddf
- 实现图像的边缘检测 很好用 方便快捷 用VB快速的实现-Realize the image edge detection is very good with convenient and quick Using VB to fast implementation
Image-segmentation-and-retrieval
- 几篇有关图像分割与检索的文章，采用边缘检测提取形状，采用形状检索，有用-some useful papers of Image segmentation and retrieval
ImageM-osaicing
- 一篇基于边缘检测的图像拼接算法方面的文章-ImageM osaicing Based on Edge Sharp ing
MATLAB-eradicate-noise
- MATLAB实现图像去噪 滤波 锐化 边缘检测 源程序代码 有完美的代码和运行结果图-MATLAB for Image Restoration filter sharpening edge detection source code is a perfect code and run the results in Fig.
Zernike-moments-improved-algorithm
- 介绍了Z er in ke 矩及基于Z er in ke 矩的图像业像素边缘检测 原理,-Introduces the Z er ni ke Z er in the moment and image-based industry-pixel edge detection principle ke Moments
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 ， 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 ， 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 ， 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 ， 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据 回 归 分 析 得出红枣实测纵径 、 果质量与识别值当
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Medical-image-segmentation-
- 出了基于 ELM的医学图像的分割技术，结合滤波去噪、形态学提取和边缘检测等图像处理方法，设计了一种应用于CT图像 的轮廓描绘方法。-Based on a medical image segmentation ELM technology, combined with filtering de-noising, Morphology and edge detection image processing method is applied to design a CT image cont
Image-processingppt
- 上传了博导的算法课的PPT，由浅入深的讲述的图像处理主要算法的原理，包括分布式计算，边缘检测，hough变换等，并附上主要算法的示例程序，是学习很好的材料-Upload a Ph.D., class of algorithms PPT, deep about the image processing algorithm is mainly the principle, including distributed computing, edge detection, Hough transform